تعیین پتانسیل آب زیرزمینی با استفاده از مدل های شبکه ی عصبی مصنوعی، جنگل تصادفی، ماشین بردار پشتیبان و رگرسیون خطی (مطالعه ی موردی: حوضه ی آبخیز دریاچه ی ارومیه)

هدف از تحقیق حاضر, تعیین مناطق دارای پتانسیل آب زیرزمینی با استفاده از مدل های شبکه ی عصبی مصنوعی (ANN), جنگل تصادفی (RF), ماشین بردار پشتیبان (SVM) و رگرسیون خطی (GLM) است. در تحقیق حاضر از 14 پارامتر شامل ارتفاع, شیب, جهت شیب, انحنا, فاصله از آبراهه و گسل, تراکم آبراهه و گسل, لیتولوژی, متوسط بارندگی, کاربری اراضی, شاخص موقعیت توپوگرافیک (TPI), موقعیت شیب نسبی (RSP) و شاخص رطوبت توپوگرافیک (TWI) برای بررسی پتانسیل آب زیرزمینی استفاده شده است. از مجموع 10624 چشمه, به صورت تصادفی 70 درصد به عنوان داده های آزمون و 30 درصد به عنوان داده های اعتبارسنجی طبقه بندی شدند. همچنین, برای تعیین مهم ترین پارامترها از مدل RF استفاده شد. تست هم خطی بین پارامترها با استفاده از نرم افزار SPSS انجام شد. از منحنی تشخیص عملکرد نسبی برای قدرت پیش بینی مدل ها و شاخص سطح سلول هسته (SCAI) به منظور دقت تفکیک بین طبقات استفاده شد. نتایج نشان داد بین پارامترها هم خطی وجود ندارد. نتایج مدل RF نشان داد به ترتیب پارامترهای ارتفاع, کاربری اراضی, شیب, فاصله از گسل, TWI و لیتولوژی مهم ترین عوامل تأثیرگذار بر پتانسیل آب زیرزمینی هستند. همچنین, بر اساس منحنی ROC در هر دو بخش آموزش (915/0=AUC) و اعتبارسنجی (909/0=AUC), مدل ANN دارای بیشترین دقت بودند و مدل های RF, SVM و GLM در رده های بعدی قرار گرفتند. همچنین, نتایج شاخص سطح سلول هسته نشان داد هر چهار مدل با دقت مناسبی به تفکیک طبقات پرداخته اند. بر اساس مدل ANN, 4/31 درصد حوضه پتانسیل آب زیرزمینی زیاد و خیلی زیاد دارد.